2023第二届全国大学生数据分析大赛A题思路

news2024/11/27 0:33:47

某电商平台用户行为分析与挖掘

背景：电商是当今用户最大的交易市场之一，电商行业也逐渐成熟，所有市场中可售卖的商品全都在平台中存在，并且在网络和疫情的影响下，在线上的消费行为满足全年龄段用户。用户的交易行为推动了电商的发展。对于电商平台来说，通过用户的交易行为、交易金额、交易频率、交易时间等信息，分析用户的行为，可促进二次营销，精准营销，促活等。请根据提供的数据进行数据的分析与建模工作。

一、数据说明：

字段注释

订单 ID 订单的唯一标识

商家 ID 商家的唯一标识

用户 ID 用户的唯一标识

付款日期 22 年 1 月-22 年 6 月

使用状态 1:已使用该商家优惠券；0:领取未使用；None:未领取

实付金额实际支付的金额，单位元

邮费邮寄费用

省份用户所在省份城市用户所在城市

数量购买商品数量

二、任务及思路：

首先看整个题目和问题，最终目的是通过用户的交易行为、交易金额、交易频率、交易时间等信息，分析用户的行为，可促进二次营销，精准营销，促活；题目中要求建模来定位给那些用户发放优惠券，而发优惠券正是促销手段的一种。

1.对电商平台用户的消费行为进行统计分析并可视化。（15 分）

这一问就是描述性统计分析和可视化，当然题目要求是很明确的，所以围绕这个要求展开统计分析用户的消费行为数据就可以。

注意到有订单时间，所以可以统计所有订单下、近(1/3/5/10)年/月/日维度下的数据：

用户维度下，统计各用户的消费金额总额、每笔订单平均金额的分布情况，用户地址分布情况、各地址下的消费金额、消费数量分布情况；订单维度下，每笔订单的购买数量分布、实付金额分布、邮费分布（包邮比例）、优惠券使用率等等；商品维度下，各类商品购买数量的分布情况、各类商品单价（金额/数量）的分布情况；商家维度下，各商家商品总销售量、销售金额的分布情况；优惠券，优惠券使用状态分布、使用率，不同商家、不同商品下优惠券的使用率；

另外，在统计分布过程中、如果遇到异常值（极大、极小、或者分布不符合逻辑的情况），需要单独查看是否数据正确；比如注意到数据中实付金额有负数的情况、应该是优惠券额度较大、实付金额应该为0，这部分异常数据也需要单独统计。

可视化的部分尽量让他好看些，可以用专门的可视化工具作图（好看、优势更大），推荐一个： pyecharts动态交互图表